論文の概要: Can LLMs Understand Computer Networks? Towards a Virtual System Administrator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12689v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 12:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 13:17:29.852787
• Title: Can LLMs Understand Computer Networks? Towards a Virtual System Administrator
• Title（参考訳）: LLMはコンピュータネットワークを理解できるか? -仮想システム管理者を目指して-
• Authors: Denis Donadel, Francesco Marchiori, Luca Pajola, Mauro Conti,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルによるコンピュータネットワークの理解に関する総合的研究を初めて行った。 我々は,プロプライエタリ(GPT4)とオープンソース(Llama2)モデルを用いたマルチコンピュータネットワーク上でのフレームワークの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.469010487781931
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Artificial Intelligence, and particularly Large Language Models (LLMs), offer promising prospects for aiding system administrators in managing the complexity of modern networks. However, despite this potential, a significant gap exists in the literature regarding the extent to which LLMs can understand computer networks. Without empirical evidence, system administrators might rely on these models without assurance of their efficacy in performing network-related tasks accurately. In this paper, we are the first to conduct an exhaustive study on LLMs' comprehension of computer networks. We formulate several research questions to determine whether LLMs can provide correct answers when supplied with a network topology and questions on it. To assess them, we developed a thorough framework for evaluating LLMs' capabilities in various network-related tasks. We evaluate our framework on multiple computer networks employing proprietary (e.g., GPT4) and open-source (e.g., Llama2) models. Our findings in general purpose LLMs using a zero-shot scenario demonstrate promising results, with the best model achieving an average accuracy of 79.3%. Proprietary LLMs achieve noteworthy results in small and medium networks, while challenges persist in comprehending complex network topologies, particularly for open-source models. Moreover, we provide insight into how prompt engineering can enhance the accuracy of some tasks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩、特にLarge Language Models (LLMs)は、現代のネットワークの複雑さを管理するシステム管理者を支援するための有望な見通しを提供する。 しかし、この可能性にもかかわらず、LLMがコンピュータネットワークを理解できる範囲に関する文献には大きなギャップがある。 実証的な証拠がなければ、システム管理者はネットワーク関連のタスクを正確に実行する上での有効性を保証することなく、これらのモデルに依存するかもしれない。 本稿では,LLMのコンピュータネットワーク理解に関する総合的研究を初めて行った。 ネットワークトポロジとそれに関する質問に対して、LLMが正しい回答を提供できるかどうかを決定するために、いくつかの研究質問を定式化する。 評価のために,様々なネットワーク関連タスクにおいてLLMの能力を評価するための網羅的なフレームワークを開発した。 我々は,プロプライエタリな (g , GPT4) とオープンソース (e , Llama2) モデルを用いたマルチコンピュータネットワーク上でのフレームワークの評価を行った。 ゼロショットシナリオを用いた汎用LCMでは,最高のモデルで平均79.3%の精度で,有望な結果が得られた。 プロプライエタリなLLMは、特にオープンソースモデルにおいて、複雑なネットワークトポロジを理解する上での課題に対して、中小のネットワークにおいて注目すべき結果を得る。 さらに,いくつかのタスクの精度を高めるために,迅速なエンジニアリングを行う方法についての知見を提供する。

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